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有序离散类标号通常由原始连续标号按一定规则映射得到,因此它们彼此间是存在关联信息的,现有有序回归方法对此类关联信息的考虑仍然较少。首先提出一类有序标号间关联度的量化表示,进而将其与典型有序回归方法（Kernel discriminant learning for ordinal regression,KDLOR）相结合,设计出了一种结合类标号关联度的有序核判别回归学习方法（Kernel discriminant learning for ordinal regression using label mem